• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10A
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• pp.1662-1670
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• 2001

인터넷 서비스 품질의 향상을 위해 고성능 서버의 증설 및 트래픽 분산 등 서비스 대역의 확장으로 인터넷 접속 장치인 서버 및 가입자망의 접속 속도는 급속히 향상되었으나, 인터넷의 접속 품질과 속도에 대한 만족도는 기대에 못 미치고 있다. 이러한 문제는 인터넷 접속장치의 증설로는 증가하는 트래픽을 수용하는 데에는 한계가 있고, 사용자측 노드에서 CP(Content Provider) 서버를 이르는 미들마일(Middel-mile) 구간이 개선되지 못하는데 원인이 있다. 본 논문에서는 지역적으로 분산된 멀티 사이트 인터넷 환경에서 각 클라이언트의 위치에 따라 클러스터링된 서버들의 로드 밸런싱을 유지하면서 서버와 사용자 측 노드를 최소화하여 사용자에게 효율적인 서버를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에는 효율적인 서버를 선택하기 위해 네트워크 상태 감시자(NSP)와 컨텐츠 서버 관리자를 두어 각 서버의 상태와 각 분산된 네트워크의 상태를 파악할 수 있도록 하였으며, 서버 선택 알고리즘과 알고리즘을 실현하기 위한 서비스 구조를 제시하였다. 또한, 효율적인 서비스 서버를 선택하기 위한 인자들과 측정방법을 나타내었으며, 제안된 서비스 구조에서 실험을 통하여 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.73-75
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• 2003

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 환경에서 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 균등 분배 MPI 프로그램들에 대한 성능 예측 알고리즘과 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 성능 예측 알고리즘은 자원의 이질성, 네트워크 성능, 복수 노드에 있는 CPU 부하, 응용 프로그램의 특성을 고려해 성능을 예측 한다. 자원 선택 알고리즘은 k개의 후보 자원 집합들을 생성한 후, 이들 중 최적의 집합을 선택한다. 이를 통해 기존 그리디 알고리즘의 약점이던 지역성을 극복했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.592-594
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• 2005

그리드 스케쥴링 시스템은 그리드 환경에서 매우 다양하고 많은 자원에 대한 서비스들을 통합하여 사용자에게 일관된 접근 방법을 제공하고, 자원들의 동적인 상태나 자원의 서로 다른 정책 등으로 인해 야기되는 복잡성을 사용자에게 감추어 편리한 자원 사용 환경을 제공해 주게 된다 그리드 스케쥴링 문제에서는 기존의 스케쥴링 문제와는 다른 조건들이 존재하는데 자원에 대한 전적인 권한이 스케쥴러에게 주어지지 않는다는 점과 사용자에게 할당 가능한 자원의 양은 풍부하다는 점 등이다. 본 논문에서는 이러한 필요와 조건 하에 설계되고 구현 된 그리드 스케쥴링 서비스에 대해 다룬다. 본 논문에서 설명하는 그리드 스케쥴링 서비스는 그리드 작업 및 자원 관리 시스템에 자원의 발견, 선택, 예약 기능을 제공하고, GGF의 표준인 OGSI 스펙을 따르는 인터페이스를 제공한다. 특히 사용자의 요구조건과 자원의 정책을 만족하는 자원을 적절히 선택해 줌으로써 작업 실행에 있어서의 자동화를 제공하고, 다양한 어플리케이션에 적합한 자원 선택 알고리즘을 추가할 수 있도록 함으로써 특정 어플리케이션을 위한 최적의 자원을 선택할 수 있게 하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.48 no.2
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• pp.323-344
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• 2017

Despite the close relatedness of the factors for reading motivation and book selection, few researchers have examined these factors together in a single study. To deal with this dearth of research, this study was designed to explore factors of motivation for reading and book selection of high school students comprehensively. The authors conducted in-depth interviews with fifteen high school students and analyzed their responses in order to identify the meaningful factors. The findings of this study reveal the five major factors: (1) characteristics of information sources, (2) school and learning environment, (3) individual factors, (4) home environment, and (5) social environment. In particular, the five types of factors seem to have a combined effects on reading motivation and book selection. The findings also suggest that one's reading motivation is a prerequisite for his/her book selection; however, the reading motivation does not always lead to book selection. The results of this study may deepen our understanding of reading behavior of high school students, which can be used in reading instruction and designing new programs.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.896-908
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• 2003

Interaction technique in .3D virtual environment is a decisive factor that affects the immersion and presence felt by users in virtual space. Especially, in fields that require exquisite manipulation of objects such as electronic manuals in desktop environment, interaction technique that supports effective and natural manipulation of object is in demand. In this paper, 3D scene graph can be internally divided and reconstructed to a list defending on the users selection and through moving focus among the selection candidate objects list, the user can select 3D object more accurately Also, by providing various feedbacks for each manipulation stage, more effective manipulation is possible. The proposed technique can be used as 3D user interface in areas that require exquisite object manipulation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.43-44
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• 2018

본 논문에서는 SDN환경에서 트래픽 분류를 위한 특징 선택 기법을 제안한다. 최근 들어 다양한 스마트폰 어플리케이션이나 다양한 IoT 기기들이 등장하고 있다. 다양한 IoT 기기나 어플리케이션은 엄청난 양의 트래픽을 발생시킨다. 엄청난 양의 트래픽은 전송속도를 저하시킬 뿐만 아니라, 높은 Quality of Service(QoS)를 보장하기가 힘들다. 또한 이러한 문제점들을 보안하기 위해 Software Defined Networking(SDN)이라는 기술이 빠른속도로 발전하고 있으며, 본 논문에서는 다양한 어플리케이션과 IoT 기기의 트래픽을 SDN환경에서 분류 하며, 트래픽의 분류 정확도와 더 빠른 분류를 위해 트래픽의 특징 선택 기법을 제안한다. 특징 선택을 수행한 뒤, 트래픽 분류를 진행하면 트래픽 분류 정확도를 높이고, 트래픽 분류시간은 줄어드는 효과를 보이며, 높은 QoS를 보장함으로써, 기존 네트워크 트래픽의 부하가 줄어드는 우수한 성능을 보인다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.1
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• pp.33-38
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• 2012

In this paper we proposed an algorithm selection method based on the features of video inputs which are acquired from the large scale integrated surveillance system. The example of integrated surveillance system is the metro railway system. Automated surveillance system at large area saves the human resource and minimizes the non-observing spots. We have analyzed the input video under this system in order to apply adequate video analytics algorithms in each installing places and for each situation. Based on the analysis, we suggested event processing scenarios and video analytic algorithm selection.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.795-802
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• 2003

To live autonomously, intelligent agents such as robots or virtual characters need ability that recognizes given environment, and learns and chooses adaptive actions. So, we propose an action selection/learning mechanism in intelligent agents. The proposed mechanism employs a hybrid system which integrates a behavior-based method using the reinforcement learning and a cognitive-based method using the symbolic learning. The characteristics of our mechanism are as follows. First, because it learns adaptive actions about environment using reinforcement learning, our agents have flexibility about environmental changes. Second, because it learns environmental factors for the agent's goals using inductive machine learning and association rules, the agent learns and selects appropriate actions faster in given surrounding and more efficiently in extended surroundings. Third, in implementing the intelligent agents, we considers only the recognized states which are found by a state detector rather than by all states. Because this method consider only necessary states, we can reduce the space of memory. And because it represents and processes new states dynamically, we can cope with the change of environment spontaneously.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.7
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• pp.4554-4561
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• 2014

In recent years, several paradigms have been identified to simplify the design of fault-tolerant distributed applications in a conventional static system. Leader Election is among the most noticeable, particularly because it is closely related to group communication, which provides a powerful basis for implementing active replications among other uses. On the other hand, despite its usefulness, to our knowledge, no study has focused on this problem in a mobile computing environment. The aim of this paper was to propose an algorithm for the leader election protocol in a fixed station based wireless networks environment. The election algorithm is much more efficient than other election algorithms in terms of the fault tolerance.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.5
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• pp.111-122
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• 2004

The driver's decision making (e.g. route choice) is a typical decision making with an uncertainty. In this paper, we investigate the effect of route guidance information on driver's route choice and learning behavior and analyse the potential of information system in a road network in which traffic flows follow random walk. A Simulation performed focuses on the relationship among the network wide performance, message receiving rates and driver's learning mechanism. We know that at high levels of message receiving rates, the network-wide performance may get worse. However, at low levels of receiving rates, we found that the travel time when guidance information is provided decrease compared to the cases when no pubic information is provided. Also, we found that the learning parameter of the learning mechanism model always changes under nonstationary traffic condition. In addition, learning process of drivers does not converge on any specific value. More investigation is needed to enlarge the scope of the study and to explore more deeply driver's behavior.